AI Transformation for Business in Indonesia

AI Roadmap

1. AI Transformation Roadmap Background Pengembangan dari DWH untuk analisis yang lebih komprehensif. Beberapa proses pengambilan keputusan masih bergantung pada laporan manual yang memakan waktu. Setiap departemen memiliki kebutuhan data dan insight yang berbeda, namun belum ada platform terpusat yang mengakomodasi semuanya. Power Apps

2. AI Transformation Roadmap Objective Meningkatkan Kapabilitas Analisis Data – Memanfaatkan teknologi AI dan data mart untuk mengintegrasikan, membersihkan, dan menganalisis data lintas departemen agar pengambilan keputusan lebih cepat dan akurat. Automasi Proses Bisnis – Mengurangi pekerjaan manual yang repetitif, meningkatkan efisiensi operasional, serta menurunkan risiko human error. Mendukung Inovasi & Pertumbuhan Berkelanjutan – Menghadirkan solusi AI yang relevan bagi setiap departemen (HR, Finance, Procurement, Legal, IT, dll.) sesuai kebutuhan spesifik mereka. Peningkatan Layanan Internal – Menyediakan insight real-time bagi pimpinan dan staf, prediksi tren, serta rekomendasi otomatis. Penguatan Daya Saing Perusahaan – Memposisikan DAW Group sebagai perusahaan yang adaptif terhadap teknologi, sehingga dapat merespons perubahan pasar dengan lebih cepat. Power Apps

3. Benchmark AI ( Sawit ) Power Apps Area Kondisi Saat Ini (Umum di Perusahaan Sawit) Benchmark Industri (Best Practice) Gap / Potensi Perbaikan dengan AI Agent GPT-5 Pemantauan Kebun Pemeriksaan lapangan manual oleh mandor / asisten , data kadang telat masuk (1–2 minggu ) Perusahaan sawit gunakan AI + citra satelit/drone untuk deteksi dini defisiensi, gulma, dan genangan (update harian) AI Agent memproses laporan lapangan & citra drone secara real-time → rekomendasi langsung ke manajemen untuk aksi cepat Perencanaan & Prediksi Panen Prediksi panen berbasis pengalaman dan catatan manual; risiko restan tinggi AI prediksi panen harian dari data produksi historis, cuaca, dan umur tanaman → optimasi rute angkut AI Agent menganalisis data krani , cuaca , & stok pabrik → jadwal angkut otomatis untuk minimalkan restan & loss Kontrol Kualitas TBS Pemeriksaan visual manual di TPH & pabrik, subjektif & inkonsisten AI vision analisis foto TBS/brondolan untuk mendeteksi kematangan, FFA potensial AI Agent menggabungkan foto, data grading, dan tren FFA → alert dini jika mutu di bawah standar Administrasi & Laporan Laporan manual di Excel/WhatsApp, rentan error & telat direkap Sistem digital terintegrasi dengan otomatisasi laporan harian, bulanan, dan KPI AI Agent membuat ringkasan laporan otomatis , analisis tren biaya , dan rekomendasi penghematan Manajemen Biaya Operasional Evaluasi biaya tahunan, sulit identifikasi pemborosan cepat Pemantauan biaya real-time dengan AI untuk efisiensi input & tenaga kerja AI Agent memonitor transaksi & pemakaian input → memberi rekomendasi efisiensi ( misal pengurangan overuse pupuk ) Pelatihan & Knowledge Transfer Pelatihan tatap muka, terbatas waktu dan cakupan AI digunakan sebagai virtual trainer untuk SOP, agronomi, dan troubleshooting lapangan AI Agent menyediakan panduan interaktif , Q&A, dan simulasi pelatihan untuk semua karyawan kapan saja

4. Pain Point Internal Power Apps Data Lapangan Terlambat & Tidak Konsisten Laporan harian panen , perawatan , atau inspeksi kebun sering terlambat masuk (1–3 hari ). Format laporan tidak seragam (Excel, WhatsApp, catatan manual), sehingga sulit direkap cepat . Dampak : Keputusan perbaikan lapangan tertunda . Restan meningkat karena jadwal angkut tidak optimal. KPI real-time sulit dipantau . 2. Prediksi Panen Kurang Akurat Prediksi panen masih mengandalkan pengalaman & perkiraan mandor . Tidak mempertimbangkan data cuaca , umur tanaman , dan histori produksi secara komprehensif . Dampak : Over atau under supply ke PKS. Kapasitas PKS tidak optimal → berisiko antrian TBS dan kenaikan FFA.

5. Pain Point Internal Power Apps 3. Kontrol Kualitas TBS Tidak Konsisten Penilaian mutu TBS di TPH dan PKS subjektif ( tergantung petugas grading). Tidak ada sistem alert dini untuk FFA tinggi atau kematangan kurang . Dampak : FFA naik → potensi klaim buyer. Nilai jual CPO menurun . Sulit melacak asal blok dengan mutu buruk . 4. Pemantauan Kebun Kurang Real-Time Deteksi hama , penyakit (Ganoderma, ulat api ), dan genangan air hanya saat inspeksi berkala . Tidak ada integrasi data drone/ satelit dengan rekomendasi tindakan cepat . Dampak : Kerusakan tanaman meluas sebelum ditangani . Kehilangan potensi produksi jangka panjang .

6. Pain Point Internal Power Apps 5. Administrasi Manual & Memakan Waktu Pembuatan laporan bulanan memakan waktu lama karena harus menggabungkan data dari berbagai sumber . Proses approval ( cuti , pengadaan , perbaikan alat ) masih banyak yang manual. Dampak : Beban kerja administrasi tinggi . Potensi human error besar . 6. Kurangnya Pemantauan Biaya Operasional Secara Detail Evaluasi biaya pupuk , pestisida , dan tenaga kerja sering dilakukan per akhir bulan / akhir tahun . Sulit mengidentifikasi pemborosan harian / mingguan . Dampak : Anggaran cepat habis di tengah periode . Sulit melakukan koreksi cepat .

7. Keselarasan Visi Perusahaan 1. Sejalan dengan Strategi Perusahaan Transformasi Digital AI Agent adalah salah satu pilar transformasi digital untuk mengubah proses operasional dari manual menjadi data-driven dan real-time . Efisiensi & Produktivitas Mendukung target perusahaan untuk meningkatkan produktivitas per hektar dan menurunkan biaya operasional per ton CPO. Keunggulan Kompetitif Memastikan perusahaan berada selangkah di depan kompetitor yang belum mengadopsi AI skala penuh . Power Apps 2. Mendukung Sustainability & ESG Lingkungan : Pemantauan kebun lebih cepat → mencegah penggunaan input berlebihan ( pupuk / pestisida ) → mengurangi jejak karbon dan limbah . Sosial : Memberikan pelatihan & panduan digital kepada pekerja → meningkatkan keterampilan mereka di era teknologi . Governance : Memastikan data operasional transparan , terukur , dan terdokumentasi untuk audit atau sertifikasi RSPO/ISPO.

8. Keselarasan Visi Perusahaan 3. Memperkuat Proses Pengambilan Keputusan Fakta berbasis data : Keputusan tidak lagi hanya berdasarkan intuisi atau laporan manual, tapi pada analisis AI yang cepat dan akurat . Akses informasi 24/7 : Pimpinan bisa mendapatkan ringkasan situasi kebun , prediksi panen , dan status biaya kapan saja . Power Apps 4. Selaras dengan Roadmap Perusahaan Tahap Jangka Pendek (0–1 tahun ) : Digitalisasi laporan lapangan & integrasi data panen . Tahap Jangka Menengah (1–3 tahun ) : Implementasi AI prediksi panen & optimasi logistik . Tahap Jangka Panjang (>3 tahun ) : AI Agent menjadi pusat kontrol operasional terintegrasi (autonomous estate management). Note Pak Andres tolong di edit bagian ini dengan roadmap yang tadi pak <- BACA

9. Tujuan & Outcome Tujuan Meningkatkan Efisiensi – Mempercepat pengolahan data & laporan lapangan menjadi real-time. Mengoptimalkan Produktivitas – Prediksi panen dan jadwal angkut berbasis data untuk meminimalkan restan . Meningkatkan Kualitas – Kontrol mutu TBS dengan analisis otomatis untuk menekan FFA. Menekan Biaya Operasional – Pemantauan penggunaan input & tenaga kerja secara harian . Mendukung Keputusan Strategis – Menyediakan insight cepat dan akurat bagi manajemen . Power Apps Outcome yang Diharapkan Waktu proses laporan . Kenaikan produktivitas panen . Penurunan biaya operasional Keputusan berbasis data 100% pada area yang diotomasi AI Agent.

10. Scope & Fungsi Scope Operasional Kebun – Digitalisasi laporan panen , perawatan , dan inspeksi lapangan . Prediksi & Perencanaan – Forecast panen dan jadwal angkut berbasis data multi-sumber . Kontrol Kualitas – Analisis foto TBS/ brondolan untuk mendeteksi kematangan & potensi FFA. Administrasi & Laporan – Otomatisasi pembuatan laporan harian , bulanan , dan KPI. Analisis Biaya – Pemantauan biaya pupuk , pestisida , dan tenaga kerja secara real-time. Power Apps Fungsi Pemrosesan Data Real-Time dari berbagai sumber ( lapangan , drone, satelit , sensor). Pemberian Rekomendasi tindakan operasional langsung . Integrasi Sistem dengan ERP, HRIS, dan platform logistik internal. Alert & Notifikasi otomatis untuk mutu , cuaca , dan biaya di luar batas toleransi . Akses Informasi Cepat melalui chat interface & dashboard interaktif .

11. Keamanan & Privasi Keamanan Akses Terkendali – Role-Based Access Control (RBAC) & autentikasi SSO/OAuth2. Enkripsi – Data terenkripsi in transit (TLS) & at rest (AES-256). Proteksi Sistem – Firewall, IDS/IPS, rate limiting, dan monitoring real-time. Audit Trail – Log aktivitas lengkap & immutable untuk investigasi . Pak andres tolong tambahin kalo data kita yang open ai ada pakta integritas kalo data kita gaakan disebar oleh mereka Power Apps Privasi Data Masking – Menyembunyikan PII (nama, NIK, koordinat sensitif ) sebelum diproses . Anonimisasi – Penghapusan identitas pribadi dari dataset training. Minim Data Sharing – Hanya memproses data yang relevan untuk tugas AI.

12. Biaya Capex ( Investasi Awal) Lisensi & API GPT-5. Infrastruktur (server, storage, cloud/on-prem/hybrid). Pengembangan & integrasi sistem . Power Apps Opex ( Biaya Berjalan ) Biaya penggunaan API per bulan . Maintenance & support teknis . Training & onboarding pengguna .

13. Biaya Note Pak tolong disesuaikan dengan aslinya dan saya gatau pendapatan /profit Perusahaan perbulan berapa jadi gabisa itung justifikasi ROI nya Power Apps Komponen Rincian Estimasi Biaya (IDR) Opex – Biaya Berjalan API Usage GPT-5 Token penggunaan harian to be confirm Advisor Early Stage 5 juta / bulan * 4 = 20 Juta (plan until 2025) Total Opex to be confirm (Nilai kisaran , bisa disesuaikan berdasarkan vendor & skala kebun )

14. AI Transformation Roadmap Power Apps This roadmap outlines the key phases and milestones for integrating AI across DAW Group, driving efficiency and innovation.